探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，简称EDA)

最新推荐文章于 2024-02-25 13:44:48 发布
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#探索性数据分析

EDA是数据分析的重要步骤，通过理解数据、数据可视化和数据清洗来揭示数据特征和潜在问题。本文介绍了如何获取领域知识，检查数据直觉，理解数据收集方式，并详细阐述了匿名数据处理、直方图的使用、数据清洗和检查的实践方法，帮助提升数据分析的准确性和深度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

EDA就是拿到数据后对数据进行探索，发现数据有何特征或问题，它可以：
1.更好地理解数据
2.建立对数据的直觉
3.形成假设
4.洞察数据
EDA的一个主要方式就是数据可视化，这让你可以直观地看到数据的分布，模式等。

三个步骤：
1.获取领域相关知识
每份数据可能都是关于不同行业的，数据探索前，先熟悉相关领域的知识，处理数据时更能游刃有余

2.检查数据是否符合直觉
假如数据有一个特征年龄，出现了264这种数字，显然是错误的

3.理解数据是如何收集的
有没有用过过采样，欠采样等等，这样才能更好地设计验证机制
如果训练集和测试集是由不同的方式收集，那我们就不能在训练集中选取部分作为验证集

匿名数据

在数据竞赛中，竞赛举办方为了不暴露公司重要信息，会有数据匿名的情况，比如编码文本，去除特征名称，

如图，特征名被x1，x2…代替
在这里插入图片描述
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